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061机器学习 · 机器学习缺失值填补
(特征, 策略: 'str' = 'mean', 填充值=None, **选项)↗062机器学习 · 机器学习最大最小缩放(特征, **选项)↗063机器学习 · 机器学习鲁棒缩放(特征, **选项)↗064机器学习 · 机器学习概率校准(模型, 特征, 标签, 方法: 'str' = 'sigmoid', 折数: 'int' = 5)↗065机器学习 · 机器学习多分类ROC(真实标签, 预测概率, 类别数: 'int' = None)↗066机器学习 · 机器学习阈值优化(真实标签, 预测概率, 目标: 'str' = 'f1')↗067机器学习 · 机器学习创建管道(步骤列表, 名称=None)↗068机器学习 · 机器学习列转换器(转换器列表)↗069机器学习 · 机器学习特征联合(转换器列表)↗070机器学习 · 机器学习训练测试分割(X, y, 测试比例=0.2)↗071机器学习 · 机器学习分层K折(X, y, 折数=5)↗072机器学习 · 机器学习ROC曲线(真实值, 预测概率)↗073机器学习 · 机器学习AUC分数(真实值, 预测概率)↗074机器学习 · 机器学习随机森林分类器(树数量=100, **选项)↗075机器学习 · 机器学习随机森林回归器(树数量=100, **选项)↗076机器学习 · 机器学习梯度提升分类器(**选项)↗077机器学习 · 机器学习梯度提升回归器(**选项)↗078机器学习 · 机器学习AdaBoost分类器(**选项)↗079机器学习 · 机器学习投票分类器(模型列表, 投票方式='hard')↗080机器学习 · 机器学习支持向量机分类器(核='rbf', **选项)↗081机器学习 · 机器学习支持向量机回归器(核='rbf', **选项)↗082机器学习 · 机器学习K近邻分类器(邻居数=5, **选项)↗083机器学习 · 机器学习K近邻回归器(邻居数=5, **选项)↗084机器学习 · 机器学习多层感知器分类器(隐藏层大小=(100,), **选项)↗085机器学习 · 机器学习多层感知器回归器(隐藏层大小=(100,), **选项)↗086机器学习 · 机器学习高斯朴素贝叶斯(**选项)↗087机器学习 · 机器学习决策树分类器(**选项)↗088机器学习 · 机器学习决策树回归器(**选项)↗089机器学习 · 机器学习创建张量(数据, 设备=None, 需要梯度=False)↗090机器学习 · 机器学习张量形状(张量)↗